PDF-Download

Schulung R Einführung für Data Scientists (S1942)

R ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache, wenn es um Statistik und Data Science geht. R wird häufig mit dem R Studio als Entwicklungsumgebung (IDE) genutzt. Die Sprache bietet zahlreiche Möglichkeiten Daten zu visualisieren und zu analysieren.
In dieser Schulung lernen Sie, das Potenzial der Sprache und der IDE zu nutzen.
Zunächst vermitteln wir Ihnen die grundlegenden Funktionen von R. Im zweiten Teil wird dieses Wissen dann anhand einer konkreten Data Science Aufgabe gefestigt und weiter ausgebaut. Am Ende halten sie mit den erstellten R Skripten Ihren ersten Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenanalyse in den Händen.

Offene Termine

26.07.-28.07.2017
3 Tage | 1.750,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
08.11.-10.11.2017
3 Tage | 1.820,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen

Schulungs-Ziel

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage R als Programmiersprache und R Studio für Ihre Projekte zu nutzen. Sie kennen Sie die grundlegenden Konzepte, Funktionen und Strukturen von R und wissen, wie Sie Data Science Aufgaben mit R lösen können.

Wer sollte teilnehmen

Angehende Data Scientists, Business Analysten, BI Experten mit Programmiererfahrung in einer anderen Sprache.

Inhalt

Diese Agenda ist auch Bestandteil (3.-5. Tag) des Kurses Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists

  • R Einführung
    • Datentypen und Objekte in R
    • Subsetting
    • Kontroll-Strukturen
    • Funktionen
    • Scoping Rules/ Umgebung (Environment)
    • Debugging Tools
    • Style Guide
  • Data Science Prozess in R
  • Daten Selektion mit R
    • Einlesen von Flatfiles
    • Datenbankanbindung
  • Daten Vorverarbeitung mit R
    • Explorative Datenanalyse
  • Plots  in R
    • Säulendiagramme
    • Boxplots
    • Histogramme
  • Exportieren in PDFs
  • Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten
    • Datenbereinigung
  • Modellierungsprozess
    • Machine Learning Algorithmen
    • Evaluierungskriterien + Kreuzvalidierung
  • Modellnutzung
    • Exportieren, Laden und Scoring von Daten
  • Ausblick und weitere Möglichkeiten in R
    • Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift
    • Entscheidungsbaumvisualisierung
    • Feature Importance

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Offene Termine

26.07.-28.07.2017
3 Tage | 1.750,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
08.11.-10.11.2017
3 Tage | 1.820,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen


Eine Gruppe eines Unternehmens will geschlossen den Lehrgang R Einführung für Data Scientists aufsuchen

Hier kann ein Inhouse-Seminar zum Thema R Einführung für Data Scientists richtig sein. Der Lehrstoff des Lehrgangs kann nebenbei bemerkt in Abstimmung mit den Trainern modifiert oder komprimiert werden.

Haben die Schulungsteilnehmer allerdings Vorkenntnisse in R Einführung für Data Scientists, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine kundenspezifische Bildungsmaßnahme lohnt sich bei mehr als 3 Schulungsteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema R Einführung für Data Scientists finden ab und zu im Umkreis von Essen, Nürnberg, Münster, Dortmund, Bremen, Hannover, Düsseldorf, Dresden, Frankfurt, Hamburg, München, Bielefeld, Bonn, Wuppertal, Berlin, Duisburg, Leipzig, Bochum, Stuttgart und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu R Einführung für Data Scientists bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten Datenbereinigung | Datenbankanbindung
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Modellierungsprozess Machine Learning Algorithmen | Exportieren in PDFs
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Entscheidungsbaumvisualisierung | Style Guide
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: Scoping Rules/ Umgebung (Environment) | Daten Selektion mit R Einlesen von Flatfiles
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: Daten Vorverarbeitung mit R Explorative Datenanalyse|Evaluierungskriterien + Kreuzvalidierung
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Data Science Prozess in R | Subsetting
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Ausblick und weitere Möglichkeiten in R Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift | Histogramme
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Boxplots|Modellnutzung Exportieren, Laden und Scoring von Daten

Wenn alle Seminarbesucher zustimmen, kann die R Einführung für Data Scientists Schulung hinsichtlich "Funktionen" gekürzt werden und im Gegenzug wird "Plots  in R Säulendiagramme" ausfühlicher thematisiert oder vice-versa.

Welche Thematiken erweitern R Einführung für Data Scientists?

Eine erste Ergänzung findet sich in Microsoft-SQL Server 2016/2014/2012/2008 R2 Analysis Services (OLAP) mit

  • Sternschema
  • Extraktion
  • Parent Child Eigenschaften
  • Berechnende Elemente

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Data Science nach CRISP-DM in der Praxis“ mit der Behandlung von

Für Firmenschulungen ist das Thema „Visual Analytics und Information Design Grundlagen“ mit den Kapiteln Aussagen identifizieren  und Analyse und Dekomposition von Visualisierungen  passend.

Für Professionals eignet sich eine IBM Cognos Workspace Advanced  Schulung. In diesem Kurs werden vor allen Dingen

  • Sätze und Tupel nutzen
  • Berichte ausführen
  • Quelldaten
  • Berechnungen und Kennzahlen Berechnungen
besprochen.

Haben Sie Fragen?

  • 0221 82 80 90
  • Chat offline
Drei Frauen